Statistische Auswertungen oder Modellierungen werden in den meisten akademischen Disziplinen bei der Abschlussarbeit sowie in der Forschung benötigt, jedoch leider viel zu oft nicht ausreichend gelehrt. Wir bei Easy Statistik helfen Studierenden und Forschenden beim erfolgreichen Erstellen der Statistik in allen gängigen Programmiersprachen.
Der Datensatz ist erhoben und die Forschungsfrage und Hypothesen sind auch soweit klar, aber es fehlt einfach die entsprechende Expertise im Programmieren. So geht es vielen und das muss niemandem peinlich sein, da statistische Methoden und insbesondere deren Programmierung im Studium meist zu kurz kommen. Aller Anfang ist schwer, aber mit ein bisschen Übung und der richtigen Hilfestellung wird aus dem Methodendschungel schnell eine Auswertung mit rotem Faden. Glücklicherweise zieht sich nämlich genau dieser rote Faden durch 99% aller Forschungsarbeiten. In diesem Beitrag möchte ich diesbezüglich etwas Licht ins dunkel bringen. Grundsätzlich ist eine Auswertung in vier Statistikblöcke einzuteilen, welche fast immer in der gleichen Reihenfolge bearbeitet werden.
- Ordnung und Bereinigung der Daten: Nimmt in der Wirtschaft meist mit Abstand den größten Teil der Arbeit ein, ist in der Wissenschaft jedoch in vielen Fällen schnell erledigt. Bereinigung der Daten kann sowohl technisch (meist Datenformate) oder statistisch (Fehlende Werte, Bereinigung von Ausreißern oder Verzerrungen) verstanden werden, während letztere regelmäßig ausschlaggebend für eine erfolgreiche Auswertung ist.
- Es folgt die deskriptive Statistik. Sie dient dazu, die wichtigsten Merkmale einer Datenmenge zusammenzufassen und zu visualisieren. Diese Methoden wie die Berechnung von Lage- und Streumaßen oder Visualisierung von Verteilungen sind besonders nützlich, um einen ersten Überblick über die Skalen zu erhalten, wichtige Merkmale zu identifizieren und entsprechend reagieren zu können. Die deskriptive Statistik zeichnet sich dadurch aus, dass alle Skalen einzeln (univariat) betrachtet werden.
- Darauf aufbauend folgt die explorative Statistik. Diese dient unter anderem dazu, die Daten auch paarweise (bivariat) zu visualisieren und ad hoc danach zu untersuchen, ob mögliche Muster oder Zusammenhänge erkennbar sind. Hierfür werden regelmäßig Grafiken wie Scatterplots oder Kreuzkorrelationsheatmaps verwendet, um die Daten zu präsentieren und zu analysieren. Diese Statistiken gehen entsprechend einen Schritt über die deskriptive Statistik hinaus und helfen unmittelbar dabei, eine vernünftige Inferenzstatistik zu untersuchen.
- Zuletzt folgt jene Inferenzstatistik, die sogenannte schließende oder induktive Statistik. Sie dient dazu, aus der vorliegenden Stichprobe mit rigorosen Tests auf die Gesamtheit, also die Population, zu schließen. Die Inferenzstatistik besteht aus Voraussetzungsüberprüfungen und dem Hypothesentesten oder der Modellierung mit beispielsweise Regressionen oder Strukturgleichungsmodellen. In der Inferenzstatistik wird letztendlich mittels Interpretation der Hypothesentests oder Modellergebnisse die Forschungsfrage beantwortet.
Während dieser allgemeine Ablauf auch für den Statistiklaien schnell nachzuempfinden ist, stellt das Finden der passenden Methoden und das Sicherstellen, dass diese korrekt durchgeführt werden, oft große Herausforderungen.
Entsprechend haben wir uns bei Easy Statistik auf genau diese Herausforderung spezialisiert. Wir unterstützen Professionals, Studierende und Forschende bei statistischen Auswertungen. Für jene, die bereits Fit im Programmieren sind, aber mit dem roten Faden Schwierigkeiten haben, bieten wir für die vollständige Auswertung und klassische Machine Learning Anwendungen zwei Mustercodes mit ausführlichen Erklärungen:
- Auswertung A bis Z (https://www.easy-statistik.de/collections/auswertung/products/beispiel-auswertung-a-bis-z)
- Machine Learning Pipeline (https://www.easy-statistik.de/collections/auswertung/products/machine-learning-anwendung-a-bis-z)
Mit Blick auf Diskretion und Datenschutz verfolgen wir den Ansatz, ohne Umwege den Direktkontakt zwischen Datenanalyst*in und Kund*in zu pflegen. Somit kann eine schnelle sowie zielführende Kommunikation und Zusammenarbeit garantiert werden.
Wir freuen uns auch Dir helfen zu können!
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Statistiker, Gründer und Geschäftsführer von easy-statistik.de.
Kay und sein Team bieten Dir sowohl Statistikberatung, Datenanalyse als auch Programmierkurse für Stata, SPSS, R und Python im Rahmen Deiner Bachelor-, Master- oder Doktorarbeit.